使用Spark读写HDFS中的parquet文件 文件夹中的parquet文件 build.sbt文件 name := "spark-hbase" version := "1.0" scalaVersion := "2.11.8" libraryDependencies ++= Seq( "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.1.0", &quo…

1.首先在Hbase中建立一张表,名字为student 参考 Hbase学习笔记——基本CRUD操作 一个cell的值,取决于Row,Column family,Column Qualifier和Timestamp Hbase表结构 2.往Hbase中写入数据,写入的时候,需要写family和column build.sbt libraryDependencies ++= Seq( "org.apache.spark" %% "spark-core" % "…

1.使用Spark读取MySQL中某个表中的信息 build.sbt文件 name := "spark-hbase" version := "1.0" scalaVersion := "2.11.8" libraryDependencies ++= Seq( "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.1.0", "mysql" %…

Spark学习笔记 Spark简介 spark 可以很容易和yarn结合,直接调用HDFS.Hbase上面的数据,和hadoop结合.配置很容易. spark发展迅猛,框架比hadoop更加灵活实用.减少了延时处理,提高性能效率实用灵活性.也可以与hadoop切实相互结合. spark核心部分分为RDD.Spark SQL.Spark Streaming.MLlib.GraphX.Spark R等核心组件解决了很多的大数据问题,其完美的框架日受欢迎.其相应的生态环境包括zepplin等可视化方面…

目录 Spark学习笔记2--RDD(上) RDD是什么? 例子 创建 RDD 并行化方式 读取外部数据集方式 RDD 操作 转化操作 行动操作 惰性求值 Spark学习笔记2--RDD(上) 笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的<Spark快速大数据分析> RDD是什么? 弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,简称 RDD) Spark 的核心概念 一个不可变的分布式对象集合 每个 RDD 都被分为多个分区运行在集群的不同节点上 RDD…

Spark学习笔记1--第一个Spark程序:单词数统计 笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的<Spark快速大数据分析> 添加依赖 通过 Maven 添加 Spark-core_2.10 的依赖 程序 找了一篇注释比较清楚的博客代码1,一次运行通过 import scala.Tuple2; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.ap…

Spark学习笔记之SparkRDD 一.   基本概念 RDD(resilient distributed datasets)弹性分布式数据集. 来自于两方面 ①   内存集合和外部存储系统 ②   通过转换来自于其他RDD,如map,filter等 2.创建操作(creation operation):RDD的创建由SparkContext来负责. 3.转换操作(transformation operation):将一个RDD通过一定操作转换为另一个RDD. 4.控制操作(control o…

Spark学习笔记2 配置spark所需环境 1.首先先把本地的maven的压缩包解压到本地文件夹中,安装好本地的maven客户端程序,版本没有什么要求 不需要最新版的maven客户端. 解压完成之后在解压好的maven客户端的文件夹内打开conf文件夹,修改里面的settings.xml文件 然后只需要修改这一行就可以了 ,把这一行替换成你自己本地的maven仓库的路径 最好是自己有一个完整点的maven仓库,然后把这个修改过的xml文件放到maven仓库下 到这里,你本地的maven客户端环…

Spark学习笔记3 IDEA编写scala代码并打包上传集群运行 我们在IDEA上的maven项目已经搭建完成了,现在可以写一个简单的spark代码并且打成jar包 上传至集群,来检验一下我们的spark搭建后是否真正可以使用了 1.今天就和大家写一个计算π的spark代码 下面我把已经写好了的代码放在下面,大家可以借以参考一下 package day02 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.math.r…

Spark学习笔记-GraphX-1 标签: SparkGraphGraphX图计算 2014-09-29 13:04 2339人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: Spark(8)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. Spark GraphX是一个分布式图处理框架,Spark GraphX基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富多彩的接口,极大的方便了大家对分布式图处理的需求.Spark GraphX由于底层是基于Spark来处理的,所以天然就是一个分布式…

目录 Spark学习笔记3--RDD(下) 向Spark传递函数 通过匿名内部类 通过具名类传递 通过带参数的 Java 函数类传递 通过 lambda 表达式传递(仅限于 Java 8 及以上) 常见的转化操作和行动操作 基本RDD 行动操作 不同 RDD 的类型转换 持久化 Spark学习笔记3--RDD(下) 笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的<Spark快速大数据分析> 向Spark传递函数 大部分 Spark 的转化操作和一部分行动操作,都需要传递函数后进行计算.如…

目录 Spark学习笔记0--简单了解和技术架构 什么是Spark 技术架构和软件栈 Spark Core Spark SQL Spark Streaming MLlib GraphX 集群管理器 受众 起源和发展 Spark学习笔记0--简单了解和技术架构 笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的<Spark快速大数据分析> 什么是Spark Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台. 扩展了广泛使用的MapReduce 计算模型 能够在内存中进行计算 一个统一的框架…

上篇笔记记录了Local模式的一些内容,但是实际的应用中很少有使用Local模式的,只是为了我们方便学习和测试.真实的生产环境中,Standalone模式更加合适一点. 1.基础概述 Standalone不是单机模式,它是集群,但是是基于Spark独立调度器的集群,也就是说它是Spark特有的运行模式.有Client和Cluster两种模式,主要区别在于:Driver程序的运行节点.怎么理解呢?哪里提交任务哪里启动Driver,这个叫做Client模式:随便找台机器启动Driver,这个叫做Cl…

参考: http://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html 其它资料:    http://mojijs.com/2015/04/190845/index.html http://taoistwar.gitbooks.io/spark-developer-guide/content/index.html http://rdc.taobao.org/?p=2024#转换 http://blog.csdn.net/jediael_lu/artic…

spark学习笔记01 1.课程目标 1.熟悉spark相关概念 2.搭建一个spark集群 3.编写简单spark应用程序 2.spark概述 spark是什么 是基于内存的分布式计算引擎,计算速度非常快,仅仅只是涉及到数据的计算,没有涉及到数据存储.可以对接外部的数据源(比如hdfs,这个时候就需要搭建一个hadoop集群) 为什么要学习spark spark运行速度快,由于中间数据结果可以不落地,直接保存在内存中,速度比mapreduce快很多 3.spark特性 速度快 spark比ma…

1.去清华的镜像站点下载文件spark-2.1.0-bin-without-hadoop.tgz,不要下spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz 2.把文件解压到/usr/local目录下,解压之后的效果,Hadoop和Spark都在Hadoop用户下 下面的操作都在Hadoop用户下 drwxrwxrwx 13 hadoop hadoop 4096 4月   4 11:50 spark-2.1.0-bin-without-hadoop/ 添加Hadoop用户和用户组 $ su…

Spark简介 spark 可以很容易和yarn结合,直接调用HDFS.Hbase上面的数据,和hadoop结合.配置很容易. spark发展迅猛,框架比hadoop更加灵活实用.减少了延时处理,提高性能效率实用灵活性.也可以与hadoop切实相互结合. spark核心部分分为RDD.Spark SQL.Spark Streaming.MLlib.GraphX.Spark R等核心组件解决了很多的大数据问题,其完美的框架日受欢迎.其相应的生态环境包括zepplin等可视化方面,正日益壮大.大型公…

本篇笔记主要说一下Spark到底是个什么东西,了解一下它的基本组成部分,了解一下基本的概念,为之后的学习做铺垫.过于细节的东西并不深究.在实际的操作过程中,才能够更加深刻的理解其内涵. 1.什么是Spark? Spark是由美国加州伯克利大学的AMP实验室开发的,一款基于内存计算的大数据并行计算框架,可用于构建大型的.低延迟的数据分析应用程序. 说白了就是搞数据计算分析的框架,过于细节的东西在学习过程中再去体会,一口吃不成胖子,反而会噎死人. 2.Spark的内置模块 来看一下Spark内置哪些…

Spark简介 spark 可以很容易和yarn结合,直接调用HDFS.Hbase上面的数据,和hadoop结合.配置很容易. spark发展迅猛,框架比hadoop更加灵活实用.减少了延时处理,提高性能效率实用灵活性.也可以与hadoop切实相互结合. spark核心部分分为RDD.Spark SQL.Spark Streaming.MLlib.GraphX.Spark R等核心组件解决了很多的大数据问题,其完美的框架日受欢迎.其相应的生态环境包括zepplin等可视化方面,正日益壮大.大型公…

1.调度 分为FIFO和FAIR两种模式 创建调度池:sc.setLocalProperty("spark.scheduler.pool", "pool6") 终止调度池:sc.setLocalProperty("spark.scheduler.pool6", null) 配置调度池: 通过conf/fairscheduler.xml sparkConf.set("spark.scheduler.allocation.file"…

1.什么是spark? spark是一个基于内存的,分布式的,大数据的计算框架,可以解决各种大数据领域的计算问题,提供了一站式的服务 Spark2009年诞生于伯克利大学的AMPLab实验室 2010年正式开源了Spark项目 2013年Spark成为Apache下的项目 2014年飞速发展,成为Apache的顶级项目 2015年在国内兴起,代替mr,hive,storm等 2.SparkCore :spark是用来取代Hadoop的? 这种说法是不对的,spark由于只能做计算,所以取代掉Ma…

总算可以开始写第一篇技术博客了,就从学习Spark开始吧.之前阅读了很多关于Spark的文章,对Spark的工作机制及编程模型有了一定了解,下面把Spark中对RDD的常用操作函数做一下总结,以pyspark库为例. RDD 的操作函数(operation)主要分为2种类型 Transformation 和 Action,如下图: Transformation 操作不是马上提交 Spark 集群执行的,Spark 在遇到 Transformation 操作时只会记录需要这样的操作,并不会去执行,…

Spark对很多种文件格式的读取和保存方式都很简单.Spark会根据文件扩展名选择对应的处理方式. Spark支持的一些常见文件格式如下: 文本文件 使用文件路径作为参数调用SparkContext中的textFile()函数,就可以读取一个文本文件.也可以指定minPartitions控制分区数.传递目录作为参数,会把目录中的各部分都读取到RDD中.例如: val input = sc.textFile("E:\\share\\new\\chapter5") input.foreac…

Spark 的运行模式有 Local(也称单节点模式),Standalone(集群模式),Spark on Yarn(运行在Yarn上),Mesos以及K8s等常用模式,本文介绍第一种模式. 1.Local模式 Local模式就是运行在一台计算机上的模式, 也称单节点模式 .Local 模式是最简单的一种Spark运行方式,它采用单节点多线程(CPU)方式运行, 通常就是用于在本机学习或者测试使用的,对新手比较友好.它可以通过以下的方式设置Master: local:所有的计算都运行在一个线程中…

趁着工作业余时间,趁着内心对技术追求的热情,还是对Spark这个大数据内存计算框架动手了,毕竟人与人之间的差距都是在工作业余时间拉开的…… Spark官网:http://spark.apache.org/ 一.Spark概述 官网已经说的很明白了,我这里记录一些重点.Spark是一种分布式计算框架,对标Hadoop的MapReduce:MapReduce适用于离线批处理(处理延迟在分钟级)而Spark既可以做离线批处理,也可以做实时处理(SparkStreaming) ①Spark集批处理.实时…

本来没打算学Spark 的,不过时机很逗. 最膜拜的大神做spark分享,还是其中最好玩的notebook.这不就是另外一个 HUE吗,但感觉更好玩. 刚好新的Spark 2.x 要问世了,大神在组织战队一起迭代.就此开始跟着大神脚后跟一点点的了解,学习争取入门吧. https://github.com/endymecy/spark-programming-guide-zh-cn  (官方文档) https://www.gitbook.com/book/endymecy/spark-config…

注:该文内容部分来源于ChinaHadoop.cn上的hadoop视频教程. 一. HDFS概述 HDFS即Hadoop Distributed File System, 源于Google发表于2003年的论文,是一种分布式的文件系统. HDFS优点: 高容错性(数据自动保存多个副本) 适合批处理 适合大数据处理 流式文件访问(一次性写入,多次读取) 建立在廉价机器上 HDFS缺点: 不善于处理低延迟数据访问 不善于处理小文件存取(元数据存放在namenode内存中,消耗大量内存) 不支持并发写…

http://www.csdn.net/article/2015-06-08/2824889 hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行. 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. MapReduce:是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.概念"M…

转自:http://my.oschina.net/hanzhankang/blog/200275 附:各种操作的逻辑执行图 https://github.com/JerryLead/SparkInternals/blob/master/markdown/2-JobLogicalPlan.md 本文提供的是0.7.3版本中的action和transformation接口,RDD提供了两种类型的操作:transformation和action 1. transformation是得到一个新的RDD,…

在运行Spark应用程序的时候,driver会提供一个webUI给出应用程序的运行信息,但是该webUI随着应用程序的完成而关闭端口,也就是 说,Spark应用程序运行完后,将无法查看应用程序的历史记录.Spark history server就是为了应对这种情况而产生的,通过配置,Spark应用程序在运行完应用程序之后,将应用程序的运行信息写入指定目录,而Spark history server可以将这些运行信息装载并以web的方式供用户浏览. 要使用history server,对于提交应用…